3)客戶目標(biāo)運(yùn)營(yíng)人員要根據(jù)客服人員提供的客戶基本構(gòu)成和購(gòu)買金額占比等數(shù)據(jù)制定出有針對(duì)性的會(huì)員營(yíng)銷策略,以切實(shí)鞏固老客戶,不斷發(fā)展新客戶。2.目標(biāo)分析(1)農(nóng)產(chǎn)品分析農(nóng)產(chǎn)品貨品分析是對(duì)某種產(chǎn)品或貨品進(jìn)行***剖析的過(guò)程,包括對(duì)產(chǎn)品樣式、材質(zhì)的分析以及產(chǎn)品...

所有來(lái)玩信息的人應(yīng)該都是媒體人，不論是傳統(tǒng)媒體還是新媒體，所謂的新舊之分只是傳播方式的變革，不變的永遠(yuǎn)是內(nèi)容和看內(nèi)容的人的人性。**近，為...2020-2-1414:170深度資訊｜抖音為線下商家找了一種引流新方式，要搶點(diǎn)評(píng)和口碑的生意了文|36氪每...

是因?yàn)槲矣X(jué)得編輯這個(gè)限定詞不能涵蓋真正的新媒體運(yùn)營(yíng)這份工作，業(yè)內(nèi)自嘲叫首席微博/微信運(yùn)營(yíng)官(CWO)我倒覺(jué)得不錯(cuò)。梳理完新媒體運(yùn)營(yíng)的工作價(jià)值，我們來(lái)看出路在哪兒：產(chǎn)品線：我剛才講過(guò)，做新媒體運(yùn)營(yíng)的***點(diǎn)是對(duì)自家產(chǎn)品有足夠的理解，而做產(chǎn)品都是相通的，做...

數(shù)據(jù)挖掘是一種利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的有價(jià)值信息的方法。它可以幫助企業(yè)更好地了解市場(chǎng)和客戶需求，優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)，提高競(jìng)爭(zhēng)力。在當(dāng)今信息化時(shí)代，數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為了企業(yè)發(fā)展的重要手段。通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的分析和挖掘，企業(yè)可以更好地了解市場(chǎng)和客戶需求，優(yōu)化產(chǎn)...

已經(jīng)開(kāi)通今日頭條「企業(yè)認(rèn)證」的用戶也可通過(guò)賬號(hào)關(guān)聯(lián)的方式快速獲取抖音認(rèn)證。受平...2020-2-1313:370南昌抖音代運(yùn)營(yíng)有哪些優(yōu)勢(shì)，值得企業(yè)挑選它？|欽享科技代運(yùn)營(yíng)從2017年開(kāi)始，抖音這個(gè)名字逐漸走進(jìn)大眾的視野，從一個(gè)默默無(wú)聞的小眾APP，發(fā)...

目前以抖音西瓜為**的各類短視頻平臺(tái)，目前正是營(yíng)銷性價(jià)比**好的流量池?？梢哉f(shuō)，抖音是一個(gè)以運(yùn)營(yíng)取勝的平臺(tái)，不論是從獨(dú)...編輯,編輯2小時(shí)前6評(píng)論閱讀全文短視頻創(chuàng)業(yè)賣服裝在抖音上怎么拍視頻火賣服裝在抖音上如何上熱門服裝店如何通過(guò)抖音盤活線下和線上流量...

今年3月正式上線的小紅書(shū)品牌號(hào)，目前已吸引近3萬(wàn)個(gè)品牌入駐。包括歐萊雅、聯(lián)合利華、雅詩(shī)蘭黛、寶潔和資生堂等在內(nèi)，2019年全球排名**的護(hù)膚品牌均已入駐小紅書(shū)品牌號(hào)。今年10月...2019-12-1719:410頭條新手用戶如何申請(qǐng)賬號(hào)和通過(guò)認(rèn)證上傳...

跟它草根的特性遠(yuǎn)遠(yuǎn)分不開(kāi)，使“人人都是新聞傳播者”成為現(xiàn)實(shí)。正是因?yàn)檫@種特性，讓新媒體漸漸地改變了人們的思想觀念甚至是生活方式。這種新的方式開(kāi)啟了社會(huì)新的領(lǐng)域，激發(fā)了一直“保持沉默”的草根群體，喚醒了他們都能親自參與社會(huì)進(jìn)程的訴求欲望和權(quán)利欲望。這也是...

可以適當(dāng)放公眾號(hào)引流，標(biāo)題內(nèi)容學(xué)會(huì)SEO原則5.建議：相對(duì)不建議始發(fā),可作為分發(fā)渠道,不適合低質(zhì)量的***6.備注：騰訊出品,基于騰訊系的平臺(tái)進(jìn)行分發(fā),流量大,相對(duì)百家號(hào)誠(chéng)意略顯不足。4.大魚(yú)號(hào)1.轉(zhuǎn)正：過(guò)新手快,**快***就可轉(zhuǎn)正2.收益：大魚(yú)獎(jiǎng)金...

然后針對(duì)不同價(jià)格區(qū)間的汽車銷量與相應(yīng)合成指數(shù)進(jìn)行建模預(yù)測(cè)且平均***誤差百分?jǐn)?shù)均不超過(guò)4%，但是同一價(jià)格區(qū)間內(nèi)包含眾多不同品牌車型，預(yù)測(cè)結(jié)果無(wú)法提供有價(jià)值的決策支持；文獻(xiàn)［6］、文獻(xiàn)［7］針對(duì)大眾途觀和寶馬汽車銷量進(jìn)行預(yù)測(cè)研究，通過(guò)人工方式進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)...

內(nèi)容要定時(shí)輸出,讓老粉養(yǎng)成定時(shí)查看的習(xí)慣,增強(qiáng)粘度,日常培養(yǎng)粉絲習(xí)慣,當(dāng)粉絲有這方面內(nèi)容需求時(shí),***個(gè)想到你。3.內(nèi)容和粉絲數(shù)據(jù)分析優(yōu)化1.不斷測(cè)試優(yōu)化分析創(chuàng)作內(nèi)容數(shù)據(jù),閱讀數(shù),評(píng)論數(shù),轉(zhuǎn)發(fā)量,收藏量,點(diǎn)贊數(shù)等,不斷優(yōu)化,黏住用戶。2.分析粉絲習(xí)慣與...

該問(wèn)題典型的應(yīng)用有推薦系統(tǒng)， 個(gè)性化搜索結(jié)果， 和定向廣告。 此外還有一些其他重要的應(yīng)用： 廠商贊助折扣可以歸為這類問(wèn)題，因?yàn)榱闶凵虒?duì)激勵(lì)的成本不關(guān)心（由廠商覆蓋這部分成本）, 他們關(guān)心有效的定向。廠商贊助的活動(dòng)被的應(yīng)用在很多零售細(xì)分領(lǐng)域，如雜貨店或者百貨商店...

目前，自動(dòng)化系統(tǒng)已經(jīng)被引入到工業(yè)設(shè)計(jì)、制造等環(huán)節(jié)，系統(tǒng)的運(yùn)行積累了海量的數(shù)據(jù)資源。如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值、有用的信息，幫助工業(yè)生產(chǎn)做出正確決策，已經(jīng)成為許多學(xué)者的研究熱點(diǎn)。大數(shù)據(jù)挖掘分析可以從海量、嘈雜、不完整的數(shù)據(jù)記錄中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式，可以為工業(yè)數(shù)據(jù)挖...

在構(gòu)建手機(jī)銀行的功能集時(shí)，我們需要采用對(duì)象視角。例如，在手機(jī)銀行的營(yíng)銷響應(yīng)模型中，手機(jī)銀行的特征應(yīng)該反映對(duì)象的成本收益變量。比如年齡反映了使用手機(jī)銀行和去實(shí)體渠道的成本。當(dāng)建模者意識(shí)到標(biāo)簽是主觀的，他會(huì)對(duì)標(biāo)簽的選擇更加慎重；只有認(rèn)識(shí)到進(jìn)入模具的特征來(lái)自于對(duì)象，...

如何使用數(shù)據(jù)挖掘來(lái)判斷足球隊(duì)中關(guān)鍵人物的角色，即球星。團(tuán)隊(duì)合作是許多人類活動(dòng)的基本方面，從商業(yè)到藝術(shù)，從體育到科學(xué)。近的研究表明，團(tuán)隊(duì)合作對(duì)于前沿科學(xué)研究至關(guān)重要，但人們對(duì)此知之甚少。團(tuán)隊(duì)合作如何激發(fā)更大的創(chuàng)造力。事實(shí)上，對(duì)于很多團(tuán)隊(duì)行動(dòng)來(lái)說(shuō)，并沒(méi)有一個(gè)準(zhǔn)確的...

數(shù)據(jù)挖掘在能源行業(yè)的應(yīng)用：能源行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。通過(guò)對(duì)能源消耗記錄、能源生產(chǎn)效率等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以幫助能源企業(yè)更好地了解能源消耗情況，提高能源利用效率，優(yōu)化能源生產(chǎn)方案等。同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助能源企業(yè)預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求，提高能源供應(yīng)管理能力...

也是很多創(chuàng)業(yè)公司遇到的較為棘手的問(wèn)題。在早期團(tuán)隊(duì)資金有限的情況下，如何更好地提升用戶體驗(yàn)？如果給用戶的推薦千篇一律、沒(méi)有亮點(diǎn)，會(huì)使得用戶在一開(kāi)始就對(duì)產(chǎn)品失去了興趣，放棄使用。所以冷啟動(dòng)的問(wèn)題需要上線新產(chǎn)品認(rèn)真地對(duì)待和研究。在產(chǎn)品剛剛上線，新用戶到來(lái)的時(shí)...

數(shù)據(jù)挖掘是一種通過(guò)分析大量數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)現(xiàn)有用信息的技術(shù)。它可以幫助企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中獲得優(yōu)勢(shì)，提高效率和利潤(rùn)。作為一家專注于數(shù)據(jù)挖掘的公司，我們致力于為客戶提供比較好質(zhì)的數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)。我們的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助客戶發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的有用信息，包括市場(chǎng)趨勢(shì)、消費(fèi)...

然后圍繞選取的初始關(guān)鍵詞綜合使用了長(zhǎng)尾關(guān)鍵詞拓展法、站長(zhǎng)工具以及網(wǎng)頁(yè)相關(guān)搜索推薦等方法拓展出數(shù)量更多的關(guān)鍵詞，剔除重復(fù)或者有歧義的關(guān)鍵詞后建立了一個(gè)包含276個(gè)關(guān)鍵詞的初始詞庫(kù)。關(guān)鍵詞搜索指數(shù)相關(guān)性分析首先利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)工具獲取初始詞庫(kù)中各關(guān)鍵詞相同時(shí)間...

注：這里的CF=collaborativefiltering而這兩種類型的協(xié)同過(guò)濾都是要基于用戶行為來(lái)進(jìn)行。而除了協(xié)同過(guò)濾之外，還有基于內(nèi)容的推薦、基于知識(shí)的推薦、混合推薦等方式。物以類聚，人以群分。這句話很好地解釋了協(xié)同過(guò)濾這種方法的思想。亞馬遜網(wǎng)站...

1.準(zhǔn)備數(shù)據(jù)：這是構(gòu)建模型之前的之后一個(gè)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備步驟。這一步可以分為四個(gè)部分：變量的選擇、記錄的選擇、新變量的創(chuàng)建、變量的轉(zhuǎn)換。2.建立模型：模型構(gòu)建是一個(gè)迭代過(guò)程。您需要仔細(xì)研究各種模型，以確定哪種模型對(duì)解決特定業(yè)務(wù)問(wèn)題有用。部分?jǐn)?shù)據(jù)用于構(gòu)建模型，其余數(shù)...

數(shù)據(jù)挖掘是一種利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的有價(jià)值信息的方法。它可以幫助企業(yè)更好地了解市場(chǎng)和客戶需求，優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)，提高競(jìng)爭(zhēng)力。在當(dāng)今信息化時(shí)代，數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為了企業(yè)發(fā)展的重要手段。通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的分析和挖掘，企業(yè)可以更好地了解市場(chǎng)和客戶需求，優(yōu)化產(chǎn)...

在數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中，我們需要遵守?cái)?shù)據(jù)保護(hù)法律法規(guī)，保護(hù)用戶的隱私；同時(shí)，我們也需要保證算法的可解釋性，讓用戶能夠理解算法的決策過(guò)程；重要的是，我們需要保證模型的可靠性，避免因?yàn)閿?shù)據(jù)偏差或算法錯(cuò)誤導(dǎo)致的誤判。數(shù)據(jù)挖掘是一項(xiàng)非常有前景的技術(shù)，它可以幫助我們更好地理解...

但是若保留所有的解釋變量，解釋變量之間也可能存在多重共線性，所以本文在相關(guān)性分析基礎(chǔ)上應(yīng)用LASSO算法來(lái)進(jìn)一步分析與選取特征［10］?；贚ASSO的特征選取在高維數(shù)據(jù)變量選擇方法的研究領(lǐng)域中，Tibshirani在1996年提出普通線性模型下的Le...

數(shù)據(jù)挖掘是一項(xiàng)重要的技術(shù)，它可以幫助企業(yè)從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息，為企業(yè)決策提供支持。我們公司是一家專注于數(shù)據(jù)挖掘的企業(yè)，我們的重點(diǎn)產(chǎn)品就是數(shù)據(jù)挖掘。我們的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助企業(yè)快速、準(zhǔn)確地分析數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)，從而為企業(yè)提供決策支持。我們...

177.［10］趙東波.線性回歸模型中多重共線性問(wèn)題的研究［D］.錦州：渤海大學(xué),2017.［11］李鋒,蓋玉潔,盧一強(qiáng).測(cè)量誤差模型的自適應(yīng)LASSO變量選擇方法研究［J］.中國(guó)科學(xué):數(shù)學(xué),2014,44(9):983-1006.［12］劉曉寧.基于...

然后圍繞選取的初始關(guān)鍵詞綜合使用了長(zhǎng)尾關(guān)鍵詞拓展法、站長(zhǎng)工具以及網(wǎng)頁(yè)相關(guān)搜索推薦等方法拓展出數(shù)量更多的關(guān)鍵詞，剔除重復(fù)或者有歧義的關(guān)鍵詞后建立了一個(gè)包含276個(gè)關(guān)鍵詞的初始詞庫(kù)。關(guān)鍵詞搜索指數(shù)相關(guān)性分析首先利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)工具獲取初始詞庫(kù)中各關(guān)鍵詞相同時(shí)間...

我們的數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)具有以下優(yōu)勢(shì)：1.高效性：我們的數(shù)據(jù)挖掘工具可以快速處理大量數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)分析效率。2.準(zhǔn)確性：我們的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)有用信息，避免誤判和誤導(dǎo)。3.定制化：我們的數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)可以根據(jù)客戶需求進(jìn)行定制化，滿足客戶不同的業(yè)務(wù)需求。4.專...

某外賣app需要根據(jù)早中晚人們的用餐習(xí)慣來(lái)給用戶推送不一樣的食物或者優(yōu)惠券，這樣推薦不同的食物更符合用戶的習(xí)慣。另外根據(jù)地點(diǎn)的上下文說(shuō)的是，如果你在辦公室用某外賣app點(diǎn)一份外賣，那么推薦給你的外賣餐廳是要離你較近的，而不是推送十公里以外的餐廳。基于內(nèi)...

數(shù)據(jù)挖掘是一種基于大數(shù)據(jù)的分析技術(shù)，它可以從海量數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和知識(shí)，幫助企業(yè)做出更加明智的決策。作為一種重心產(chǎn)品，數(shù)據(jù)挖掘在市場(chǎng)上具有的應(yīng)用前景。首先，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)進(jìn)行市場(chǎng)分析。通過(guò)對(duì)市場(chǎng)數(shù)據(jù)的挖掘，企業(yè)可以了解市場(chǎng)的需求和趨勢(shì)，從而更好地制...